- 생성형 AI 확산과 함께 AI 활용이 연구개발 중심에서 서비스 인프라 중심으로 전환되면서 컴퓨팅
인프라는 학습 중심 구조에서 추론 및 실시간 처리 중심 구조로 변화하였고, 이에 따라 연산
성능뿐 아니라 응답속도, 처리량, 전력 효율, 비용 효율을 동시에 고려하는 복합적 성능 체계가
요구되는 환경으로 전환
- 이러한 변화 속에서 컴퓨팅 아키텍처는 GPU 중심 단일 연산 구조에서 CPU·GPU·메모리·네트워크가
결합된 이기종 통합 구조로 재편되었으며, 특히 데이터 이동 및 처리 효율이 시스템 성능을 좌우하는
핵심 요소로 부상함에 따라 연산 중심에서 데이터 중심 컴퓨팅 구조로 전환
- AI 서비스는 대규모 사용자 요청을 실시간으로 처리하는 분산 시스템 기반으로 운영되며, 이
과정에서 CPU는 요청 처리, 데이터 전처리 및 후처리, 메모리 및 인터커넥트 제어, 자원 스케줄링,
서비스 운영 등 전반적인 시스템 제어를 담당하는 핵심 계층으로 기능이 확대되며 단순 연산
보조 장치를 넘어 ‘컨트롤 타워’로 재부상
- 글로벌 산업 측면에서는 Intel, AMD 등은 데이터센터 CPU 성능 및 메모리 대역폭 강화를 중심으로
AI 대응 전략을 강화하고 있으며, NVIDIA는 GPU 중심에서 CPU를 포함한 통합 시스템 기업으로
전략을 확장하고, Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure 등은 자체 CPU
및 하이브리드 인프라를 통해 비용 효율 중심 경쟁을 추진하는 등 AI 인프라 경쟁 구조가 시스템
단위로 재편
- 결과적으로 AI 시대 컴퓨팅 경쟁은 단순 연산 성능 중심에서 시스템 통합 및 운영 효율 중심으로
전환되며 CPU가 데이터 흐름 관리와 서비스 운영을 담당하는 핵심 축으로 자리잡고, 향후 AI
인프라 경쟁력은 CPU를 포함한 전체 시스템 설계 및 운영 역량에 의해 결정되는 구조로 발전
